Dodano: 20 czerwiec 2018r.

Algorytmy przewidzą naszą śmierć

Google wie bardzo dużo o swoich użytkownikach. Działalność firmy dotyka niemal każdego aspektu cyfrowego życia – od poczty elektronicznej i wyszukiwarki, po mapy i kalendarze. Teraz technologiczny gigant może także wiedzieć, kiedy umrzesz.

 

Badacze z zespołu Medical Brain firmy Google wykorzystali nowy rodzaj algorytmu sztucznej inteligencji do przewidywania prawdopodobieństwa zgonu wśród pacjentów szpitalni. System przez nich opracowany osiągną ponad 90 proc. skuteczność.

Zgodnie z pracą naukową opublikowaną na łamach „Nature”, zaznajamianie algorytmów z danymi z elektronicznych kart zdrowia może znacznie poprawić dokładność prognozowanych wyników. W badaniach wykorzystujących dane z dwóch amerykańskich szpitali naukowcy byli w stanie wykazać, że algorytmy te mogą przewidzieć długość pobytu pacjenta w szpitalu i czas rekonwalescencji, ale także czas śmierci.

 

Sieć neuronowa opisana w badaniu wykorzystuje ogromną ilość danych, takich jak parametry życiowe pacjenta i historia medyczna, aby dokonać prognoz. Algorytm porządkuje zdarzenia z kart medycznych każdego pacjenta na osi czasu, co umożliwia określenie przyszłych wyników, w tym czasu śmierci. I dokonuje tych obliczeń w rekordowo krótkim czasie.

Skuteczność prognoz we wspomnianych dwóch szpitalach była niesamowita. W pierwszej placówce algorytmy Google osiągnęły 95 proc. dokładność, w drugiej prognozowały z 93. proc. skutecznością.

„Wyniki są znacznie dokładniejsze niż tradycyjny model predykcyjny. Algorytm przewyższał tradycyjny, klinicznie stosowane model we wszystkich przypadkach. Wierzymy, że to podejście może zostać wykorzystane do stworzenia dokładnych i skalowalnych prognoz dla różnych scenariuszy klinicznych” – napisali badacze w publikacji.

Algorytm został opracowany tak, by cały czas się uczyć na podstawie zgromadzonych danych. Jak zauważyli naukowcy, osiągnął on już bardzo zaawansowany poziom diagnozowania różnych, niekiedy bardzo złożonych objawów chorób. Człowiek do osiągnięcia podobnego stanu wiedzy potrzebuje wieloletniego szkolenia.

W jednym z badanych przypadków, lekarze ocenili szanse śmierci w szpitalu kobiety z zaawansowanym rakiem piersi na 9,3 proc. Algorytmy po przeanalizowaniu dokumentacji medycznej kobiety określił te szanse na 19,9 proc. Po dwóch tygodniach kobieta zmarła. Algorytm nie tylko dokładniej określił szanse śmierci w szpitalu, ale też przewidział, ile czasu będzie hospitalizowana i czy uda się jej pokonać chorobę.

Szpitale mogą wykorzystać te informacje, by znaleźć nowe sposoby ustalania priorytetów w zakresie opieki nad pacjentem, dostosowywania planów leczenia i zgłaszania przypadków nagłej potrzeby medycznej, zanim jeszcze się pojawią. To może ułatwić pracę lekarzom oraz poprawić skuteczność leczenia.

 

Źródło: Futurism, The Independent, fot. Pixabay